设计原因及对策

1.减速机内部齿轮精度等级
设计减速机时，设计者往往从经济因素考虑，尽可能比较经济的确定齿轮精度等级，忽略精度等级是齿轮产生噪声与侧隙的标记。美国齿轮制造协会曾通过大量的齿轮研究，确定高精度等级齿轮比低精度等级齿轮产生的噪声要小的多。因此，在条件允许的情况下，应尽可能提高齿轮的精度等级，既能减少传动误差，又可减小噪声。

2.减速机内部齿轮宽度
在减速机传动空间允许时，增加齿轮宽度，可以减少恒定扭矩下的单位负荷。降低轮齿挠曲，减少噪声激励，从而降低传动噪声。德国H奥帕兹的研究表明，扭矩恒定时，小齿宽比大齿宽噪声曲线梯度高。同时增长齿轮宽度还能加大齿轮的承载能力，提高减速机的承载力矩。

不正确地驱动电机" title="步进电机" target="_blank">步进电机很容易导致电机发出“嗡嗡”的噪声和很大的振动。

当驱动步进电机时，如果发现步进电机处于静止状态时，其内部都发出很明显的噪音，有点类似线圈快速变化那种，一般是由于线圈电流过大导致的。对于这种情况，最有效的接决方法是降低电机线圈中流过的电流，具体方法包括：设置驱动器在电机停止时自动半流，减小电机的驱动电流。由于步进电机的工作方式，所以步进电机处于何种状态，其内部线圈都一直有电流变换。

当驱动步进电机动作时，如果发现步进电机噪声和振动很明显，应按如下步骤检查:

摄像头是ADAS核心传感器，相比毫米波雷达和激光雷达，最大优势在于识别(物体是车还是人、标志牌是什么颜色)。汽车行业价格敏感，摄像头硬件成本相对低廉，因为近几年计算机视觉发展迅速，从摄像头角度切入ADAS感知的创业公司数量也非常可观。

这些创业公司可以统称为视觉方案提供商。他们掌握核心的视觉传感器算法，向下游客户提供车载摄像头模组，芯片以及软件算法在内的整套方案。前装模式下，视觉方案提供商扮演二级供应商的角色，与Tier1配合为OEM定义产品。后装模式里，除了提供整套设备，也存在售卖算法的模式。本文中将对视觉ADAS功能、硬件需求、评价标准等进行解析，在《【车云报告】adas视觉方案入门盘点(下篇)》内容中将参考Mobileye对国内11家供应商的产品进行详细解读。

台积电于美国举办年度技术论坛时表示，预估今年10纳米制程产量将达40万片12寸晶圆，2019年之后，10纳米及7纳米的晶圆产量合计将达到120万片，其中，10纳米晶圆今年产能即可望超过16纳米。

此外，台积电下半年将推出16纳米FinFET制程微缩版12纳米，据市场传出，联发科为评估下单之列，可望成为继英伟达（Nvidia）之外，台积电第2家12纳米客户。

此外，据了解，台积电计划投资金额高达新台币5000亿元的3纳米制程，可能转往美国设厂。

据台积电供应链透露，台湾地区科技部虽然拟协调逾50公顷南科高雄园区土地，希望台积电3纳米计划落脚于此，但由于台积电目标于2022年正式量产，因此，从投资案提出、通过环评审查及电力供应等工作推进速度来看，恐无法在5年内达成量产目标。

在软件行业的创始人中有一位女性，她创造了术语“软件工程”，并编写了让人类飞到月球的代码。
1969年7月20日，管理月球模块的电脑屏幕上突然出现报警，错误代码“1202”，与此同时，Neil Armstrong和Buzz Aldrin只有三分钟的时间就要登陆月球了。

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国际研究暨顾问机构Gartner预测，2017年全球使用中的连网物件(things)数量将达到84亿个，较2016年增加31%，到2020年更将增至204亿个。此外2017年端点与服务相关支出金额也将达2兆美元大关。以地区来看，大中华地区、北美与西欧是主要使用连网物件的区域，2017年这三个地区合计将占整体物联网(IoT)装机量的67%。

消费性市场将是连网物件用户的最大族群，并将于2017年达到52亿个单位数量，占整体应用数量的63%；2017年企业预计将部署31亿个连网物件。Gartner研究总监Peter Middleton表示：「除了车用系统，消费者最常使用的应用将是智慧电视与数位机上盒，企业最常用的则是智慧电表与商用安全监控摄影机。」

市场研究机构IC Insights的最新报告显示，无晶圆厂（Fabless） IC供应商在2016年的销售额总和，占据整体IC销售额的三成，而该比例在2006年仅18％。

下图显示2016年各区域无晶圆半导体业者（以总部所在位置为根据）在全球IC销售额的比例；美国业者在其中占据最大版图，贡献度达53％，但是比2010年的69％衰退了许多；这有部分原因是美商Broadcom已经被新加坡商Avago收购，而Avago虽然有自己的三五族半导体离散元件制造厂，却没有IC晶圆厂，因此被归类为无晶圆厂业者。

近日，IT巨头英特尔宣布将以153亿美元的价格收购以色列驾驶辅助系统开发商Mobileye。英特尔CEO在收购Mobileye后表示，2020年到2021年就会有自动驾驶的车型实现，自动驾驶在2023年至2024年期间就将真正发生。

在此之前，谷歌、苹果、特斯拉、Uber以及百度等科技巨头均在自动驾驶领域积极布局。人工智能被视作下一个产业风口。其中，无人驾驶汽车被寄予厚望，人们期待其商业化带动汽车上中下游产业链尤其是高级驾驶辅助系统（ADAS）市场的发展。

根据麦肯锡预测，无人驾驶汽车到2025年可以产生2000亿—1.9万亿美元的产值，到2020年全球ADAS市场预计在200亿—300亿美元。

Mobileye为何打动英特尔

　二极管以其单向导电特性，在整流开关方面发挥着重要的作用；其在反向击穿状态下，在一定电流范围下起到稳压效果。令人意外的是，利用二极管的反偏压结电容，能够有效地减少信号线上的接入寄生电容，这里将近一步讨论这个运用。

　　上次我们分享了关于“如何妙用二极管的导通压降”的知识，之后有用户要求了解更多有关电子类器件的知识，这里就来讲讲“如何妙用二极管减少寄生电容”。

<strong>二极管参数—单向导电性 </strong>

<strong>射频电路仿真之射频的界面 </strong>

无线发射器和接收器在概念上，可分为基频与射频两个部份。基频包含发射器的输入信号之频率范围，也包含接收器的输出信号之频率范围。基频的频宽 决定了数据在系统中可流动的基本速率。基频是用来改善数据流的可靠度，并在特定的数据传输率之下，减少发射器施加在传输媒介（transmission medium）的负荷。因此，PCB设计基频电路时，需要大量的信号处理工程知识。发射器的射频电路能将已处理过的基频信号转换、升频至指定的频道中，并 将此信号注入至传输媒体中。相反的，接收器的射频电路能自传输媒体中取得信号，并转换、降频成基频。

近几年，新能源的势头很猛，无论是有关它的项目还是产品，随随便便都能造成一个话题引人关注，新能源石墨烯量子电池就是一个很好的例子。

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历时五个多月的英特尔众创空间加速器“智胜未来”创新大赛落下帷幕。在总决赛暨全国总路演中，从全国7个分赛区的获胜项目中脱颖而出的12支优秀项目团队，在经过最后一轮的激烈角逐之后，极元高速基因测序数据分析平台、视觉导航控制器、众智云基站最终位列前三甲。

“英特尔众创空间加速器”是英特尔与中国共创未来的一项战略投资。该计划以打造全球领先的创客生态为目标，通过成立众创空间联盟，利用线上创新中心提供技术支持，定期举办项目路演、创新创业大赛等活动将创投与产业链对接，推动从创想到创客、从创新到创业的发展。在本次大赛上，英特尔还宣布“英特尔众创空间加速器”全新升级为“英特尔创新加速器”。它将被赋予三大使命：以英特尔众创空间加速器的成果为基础，持续推动创客培育和创新加速；利用最新科技，提升共同创新能力，构建创新产业生态；聚焦创新领域，对接产业生态，实现新科技与新经济的融合与突破。

半导体龙头英特尔（Intel）先进制程策略大转弯，除了传出10纳米以下制程良率未如预期，内部也调整将最先进工艺制程未来优先提供服务器芯片生产之用，改变过去PC挂帅策略。

<strong>10 纳米先进制程良率遇关卡</strong>

根据Barron‘s报导，根据BlueFin Research分析师在摄影仪器工程学会（Society of Photographic InstrumentaTIon Engineers）论坛情资显示，英特尔10纳米量产设备2017年下半有望准备就绪，但尽管如此，英特尔至今仍未克服10纳米量产良率不佳的问题。

10纳米先进制程良率低，英特尔、台积电全球两大晶圆厂先后都传出有类似问题待克服。

<p>下面讲解选择铁氧体磁珠时的要点。</p>
<p>　　形状篇</p>
<p>　　要点：选择适合电缆的铁氧体磁珠！</p>
<p>　　线圈的情况下，Ae/Le以以下样式表示（外形尺寸），它与阻抗成正比，外形条件按照以下条件顺序比较好。</p>

英特尔在主导PC时代错失移动时代之后，变革是摆在面前的棘手问题。在布局了智能设备、可穿戴等领收效不大之后，英特尔将目标锁定在自动驾驶这个体量巨大且发展成熟的领域。近日英特尔153亿美元收购以色列驾驶辅助系统开发公司Mobileye的消息就是一个最好的说明。除了Mobileye，英特尔还为自动驾驶做了哪些布局？

2017年3月13日晚间，英特尔宣布收购以色列一家知名的高级驾驶辅助系统（ADAS）厂商司Mobileye，每股作价63.54美元，总价约为153亿美元。英特尔表示，计划利用手中的现金来资助这笔交易。该交易有望在未来9个月内完成，目前已经得到了Mobileye和英特尔董事会的批准，但仍有待监管部门的审查。

Mobileye于1999年由两名以色列希伯来大学的研究人员所创立，公司的业务是摄像头和软件算法组成的视觉系统用于解决车辆驾驶问题。

计算机视觉与机器视觉，<strong>首先是应用场景不一样，就像@Vinjn张静 回答的那样：你把摄像头对着人就是CV，对着车间就是MV。</strong>

计算机视觉和机器视觉应用场景不同，就像拉货车和载客车是的，侧重点不同而已，一个侧重人工智能分支，一个侧重工业应用！简单说起来的话，计算机视觉偏重于深度学习并且偏向软件，机器视觉偏重于特征识别同时对硬件方面要求也比较高，不过随着对智能识别要求越来越高的发展，这两个方向毕竟会互相渗透互相融合，区别也仅仅限于应用领域不同而已。

<strong>其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很大。</strong>

NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，所以在应用场景方面会有不同。本文针对二者的区别进行阐述，并且对各自适合的应用场景进行说明。

<strong>一、引言</strong>

物联网应用需要考虑许多因素，例如节点成本，网络成本，电池寿命，数据传输速率（吞吐率），延迟，移动性，网络覆盖范围以及部署类型等。可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，所以在应用场景方面会有不同。这里会针对二者的区别进行阐述，并且对各自适合的应用场景进行说明。

<strong>二、频段，服务质量和成本</strong>

<strong>中国半导体器件型号命名方法</strong>
　　半导体器件型号由五部分（场效应器件、半导体特殊器件、复合管、PIN型管、激光器件的型号命名只有第三、四、五部分）组成。五个部分意义如下：
　　第一部分：用数字表示半导体器件有效电极数目。（2-二极管、3-三极管）
　　第二部分：用汉语拼音字母表示半导体器件的材料和极性。
　　第三部分：用汉语拼音字母表示半导体器件的内型。
　　第四部分：用数字表示序号。
　　第五部分：用汉语拼音字母表示规格号。
　　例如：3DG18表示NPN型硅材料高频三极管

“英特尔众创空间加速器”全新升级为“英特尔创新加速器”，被赋予“众创”、“生态”和“突破”三大使命：以英特尔众创空间加速器的成果为基础，持续推动创客培育和创新加速；利用最新科技，提升共同创新能力，构建创新产业生态；聚焦创新领域，对接产业生态，实现新科技与新经济的融合与突破。

经过历时近半年、遍及全国7个分赛区的激烈角逐，“英特尔众创空间加速器创新大赛决赛暨全国总路演”落幕，极元高速基因测序数据分析平台、视觉导航控制器、众智云基站这三个项目从报名的1053个项目中最终脱颖而出，位列前三甲。

毫无疑问，关于自动驾驶和无人驾驶这些曾经只属于未来的概念，现在已经逐渐走到了我们的身边。虽然现在越来越多的汽车厂商更关注全自动驾驶汽车，但是对于驾驶员本身来说，也同样值得关注。

目前汽车想要实现完全的无人驾驶，还需要许多年的时间，但是半自动驾驶已经成为了很多高端汽车的标配功能，而半自动驾驶也必须要学会更好的理解驾驶员的习惯，并且通过机器学习和计算机视觉系统，来提高驾驶安全性。

而对于半自动驾驶和辅助驾驶来说，其实还有三个方面需要进一步的改进，才能提高驾驶员的驾驶体验和行车安全。

<strong>1、驾驶员识别</strong>